#ifndef ENTERACPU_CU
#define ENTERACPU_CU

// Includes
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <limits.h>

#include "enteraCPU.cuh"
#include "../fitness/fitnessEntera.cu"

/******************* Implementacion de Funciones del  *****************/


 void inicializarPoblacionEnteraCPU(int* poblacion, float* fitnessActual, MersenneTwister *mt, int cantCromosomasPoblacion, float* fitnessOrdenadoHostCPU, float* matrizTiemposHost){
	//Obtengo posicion a escribir.
	int posicionCromosoma = 0;
	int posicionFitness = 0;

	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesCPU * cantCromosomasPoblacion; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		int r = obtenerNumeroEnRangoEnteraCPU(mt->genrand_int32());
		poblacion[posicionCromosoma+i] = r;
	}

	for(int i = 0; i< cantidadPoblacionesCPU * cantCromosomasPoblacion; i++){
		fitnessActual[posicionFitness] = calcularFitnessEnteraCPU(poblacion, posicionCromosoma, matrizTiemposHost);
		fitnessOrdenadoHostCPU[posicionFitness] = fitnessActual[posicionFitness];
		posicionFitness++;
		posicionCromosoma = posicionCromosoma + cantGenesEnCromosoma;
	}
}

 void mainKernelEnteraCPU(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, float* fitnessActual, float* nuevoFitness, int * poblacionActualAcambiar, int *  nuevaPoblacionAcambiar, int* individuosAMigrar, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual, int *individuoAMigrarCPUaGPUhost, float *fitnessAMigrarCPUaGPUhost,  float* fitnessOrdenado, int* vectorIndicesFitnessOrdenado, int iteracion, float* probabilidadRuleta, float* fitnessTotalParaRuleta, int* mejorIndividuo, float* mejorFitnessIndividuoCPU, float* matrizTiemposHost){
	 if(tipoSeleccion == 2){
		asignarProbabilidadRuletaEnteraCPU(fitnessActual, probabilidadRuleta, fitnessTotalParaRuleta, mt, nroPoblacion, posActual);
	}
	int posicionCromosoma1 = seleccionEnteraCPU(fitnessActual, mt, tipoSeleccion, nroPoblacion, posActual, probabilidadRuleta, vectorIndicesFitnessOrdenado);
	int posicionCromosoma2 = seleccionEnteraCPU(fitnessActual, mt, tipoSeleccion, nroPoblacion, posActual, probabilidadRuleta, vectorIndicesFitnessOrdenado);
	cruzamientoRepresentacionEnteraCPU(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamiento, mt, tipoCruzamiento, nroPoblacion, posActual);
	mutacionEnteraCPU(nuevaPoblacion, probabilidadMutacion, mt, tipoMutacion, nroPoblacion, posActual);
	asignarFitnessEnteraCPU(nuevaPoblacion, nuevoFitness, nroPoblacion, posActual,fitnessOrdenado, matrizTiemposHost);
	reemplazoEnteraCPU(poblacionActual, nuevaPoblacion, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, fitnessActual, nuevoFitness, tipoReemplazo, nroPoblacion, posActual);
	int indices[2];
	if(posActual == cantCromosomasPoblacion/2 -1){
		if((generacionesMigrar > 0) && ((iteracion + 1) % generacionesMigrar == 0)){
			//si posActual(numero hilo) es el ultimo del bloque
			individuosAMigrarRepresentacionEnteraCPU(nuevoFitness, nuevaPoblacion, individuosAMigrar, nroPoblacion, posActual, individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessAMigrarCPUaGPUhost);
		}
		if(imprimirPoblacionEntera == 0){
			//obtengo el mejor individuo
			obtenerMejorIndividuoEntera(nroPoblacion, nuevoFitness, indices);
			int posMejor = indices[0];
			for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma; i++){
				mejorIndividuo[i + nroPoblacion * cantGenesEnCromosoma] = nuevaPoblacion[posMejor+i];
			}
			//asignar mejor fitness
			mejorFitnessIndividuoCPU[nroPoblacion] = nuevoFitness[posMejor/cantGenesEnCromosoma];
		}
	}
}

void obtenerMejoresIndividuosEnteraCPU(int* poblacion, float* fitness, int* mejorIndividuo, float* mejorFitnessIndividuoCPU){
 	//obtengo el mejor individuo
	int indices[2];
	for(int nroPoblacion = 0; nroPoblacion < cantidadPoblacionesCPU; nroPoblacion++){
		obtenerMejorIndividuoEntera(nroPoblacion, fitness, indices);
		int posMejor = indices[0];
		for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma; i++){
			mejorIndividuo[nroPoblacion * cantGenesEnCromosoma + i] = poblacion[posMejor+i];
		}
		//asignar mejor fitness
		mejorFitnessIndividuoCPU[nroPoblacion] = fitness[posMejor/cantGenesEnCromosoma];
	}
}
 
 /******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/

//Obtiene el mejor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion)
//selecciona el mejor elemento
void obtenerMejorIndividuoEntera(int nroPoblacion, float* vectorFitness, int indices[2]){
	float mejor = INT_MIN;
  	int indiceMejor;
  	float valorFitness;
  	int indiceMemoria = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion;
  	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacion; i++){
  		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
  		if(valorFitness > mejor){
  			mejor = valorFitness;
  			indiceMejor = i;
  		}
  	}
  	int posicionCromosomaMejor = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion* cantGenesEnCromosoma+ indiceMejor * cantGenesEnCromosoma;
  	indices[0] = posicionCromosomaMejor;
  	indices[1] = indiceMejor;
}

  //Obtiene el indice del peor individuo y del fitness del peor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion) y retorna por referencia en el arreglo indices
  void obtenerPeorIndividuoEntera(int nroPoblacion,float* vectorFitness, int indices[2]){
	float peor = INT_MAX;
  	int indicePeor;
  	float valorFitness;
  	int posicionCromosomaPeor;
  	int indiceMemoria = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion;
  	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacion; i++){
  		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
  		if(valorFitness < peor){
  			peor = valorFitness;
  			indicePeor = i;
  		}
  	}
  	posicionCromosomaPeor = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + indicePeor * cantGenesEnCromosoma;
  	indices[0] = posicionCromosomaPeor;
  	indices[1] = indicePeor;
  }

  void migracionRepresentacionEnteraCPU(int* poblacionActual, float* fitnessActual, int* individuosAMigrar, MersenneTwister *mt, int* individuoAMigrarGPUaCPUhost, float* matrizTiemposHost){
 	unsigned int r = mt->genrand_int32() % cantCromosomasPoblacion;
 	int indices[2];
 	int posicionCromosomaEmigrante;
 	int posicionCromosomaInmigrante;
 	int posicionFitness;
 	int aux;
 	for(int bloq = 0; bloq < cantidadPoblacionesCPU; bloq++){
 		if(bloq == 0){
			aux = cantidadPoblacionesCPU - 1;
		}else{
			aux = (bloq - 1) % cantidadPoblacionesCPU;
		}
		posicionCromosomaInmigrante = aux * cantGenesEnCromosoma;
 		obtenerPeorIndividuoEntera(bloq, fitnessActual, indices);

 		posicionCromosomaEmigrante = indices[0];
 		if(bloq == 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
 			for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
 				poblacionActual[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuoAMigrarGPUaCPUhost[i];
 			}
 		}else{
 			for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
 				poblacionActual[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuosAMigrar[posicionCromosomaInmigrante+i];
 			}
 		}
 		posicionFitness = bloq * cantCromosomasPoblacion + indices[1];
 		fitnessActual[posicionFitness] = calcularFitnessEnteraCPU(poblacionActual, posicionCromosomaEmigrante, matrizTiemposHost);
 	}
 }

void individuosAMigrarRepresentacionEnteraCPU(float* nuevoFitness, int* nuevaPoblacion, int* individuosAMigrar, int nroPoblacion, int posActual, int *individuoAMigrarCPUaGPUhost, float *fitnessAMigrarCPUaGPUhost){
	int indices[2];
	obtenerMejorIndividuoEntera(nroPoblacion, nuevoFitness, indices);
	int posicionMejorIndividuo = indices[0];
	int posicionMejorFitness = indices[1];
 	if(cantidadPoblacionesGPU > 0 && nroPoblacion == cantidadPoblacionesCPU-1){
 		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
 			individuoAMigrarCPUaGPUhost[i] = nuevaPoblacion[posicionMejorIndividuo+i];
 		}
 		fitnessAMigrarCPUaGPUhost[0] = nuevoFitness[nroPoblacion*cantCromosomasPoblacion+posicionMejorFitness];
 	}else{
 		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
 			individuosAMigrar[nroPoblacion*cantGenesEnCromosoma+i] = nuevaPoblacion[posicionMejorIndividuo+i];
 		}
 	}
 }


/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/

void asignarProbabilidadRuletaEnteraCPU(float* fitnessActual, float* probabilidadRuletaEntera, float* fitnessTotalParaRuleta,  MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	if(posActual == 0){
		fitnessTotalParaRuleta[nroPoblacion] = 0;
		for(int i = nroPoblacion*cantCromosomasPoblacion; i < nroPoblacion*cantCromosomasPoblacion + cantCromosomasPoblacion; i++){
			fitnessTotalParaRuleta[nroPoblacion] += fitnessActual[i];
		}

		for(int i = nroPoblacion*cantCromosomasPoblacion; i < nroPoblacion*cantCromosomasPoblacion + cantCromosomasPoblacion; i++){
			probabilidadRuletaEntera[i] = fitnessActual[i]/fitnessTotalParaRuleta[nroPoblacion] * 100;
		}
	}
}

 int seleccionEnteraCPU(float* vectorFitness, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual, float* probabilidadRuleta, int* vectorIndicesFitnessOrdenado){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0){
		resultado = seleccionPorRangoEnteraCPU(vectorIndicesFitnessOrdenado, mt, nroPoblacion, posActual);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			resultado = seleccionPorTorneoEnteraCPU(vectorFitness, mt, nroPoblacion, posActual);
		}
		else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				resultado = seleccionRuedaRuletaEnteraCPU(probabilidadRuleta, mt, nroPoblacion, posActual);
			}
		}
	}
	return resultado;
}


//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
 int seleccionPorTorneoEnteraCPU(float* vectorFitness, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//printf("*** Seleccion por torneo ***\n");
	unsigned int r = mt->genrand_int32()% cantCromosomasPoblacion;
	int posicionFitnessAleatoria1 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + r * cantGenesEnCromosoma;
	r = (mt->genrand_int32() + 1)% cantCromosomasPoblacion;
	int posicionFitnessAleatoria2 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + r * cantGenesEnCromosoma;
	if(vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}

 //Seleccion por rango
  int seleccionPorRangoEnteraCPU(int* vectorIndicesFitnessOrdenado, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
 	//printf("*** Seleccion por rango ***\n");
 	unsigned int indiceMejor =  mt->genrand_int32()% cantidadIndividuosSeleccionPorRango;
 	
 	int posicionCromosoma = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + vectorIndicesFitnessOrdenado[nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion + indiceMejor] * cantGenesEnCromosoma;
 	return posicionCromosoma;
 }

 //Seleccion por rueda de ruleta
int seleccionRuedaRuletaEnteraCPU(float* probabilidadRuleta, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	float aux =  mt->genrand_int32();
 	float r = fmod(aux, 100);
 	float suma = probabilidadRuleta[nroPoblacion*cantCromosomasPoblacion];
 	int i = 0;
 	while((r > suma) && (i < cantCromosomasPoblacion - 1)){
 		i++;
 		suma = suma + probabilidadRuleta[nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion + i];
 	}
	int posicionCromosoma = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + i * cantGenesEnCromosoma;
	return posicionCromosoma;
}

/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/


 void cruzamientoRepresentacionEnteraCPU(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual){

	if(ejecutarFuncion == 0){
		cruzamientoCromosoma1Punto(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoCromosoma2Puntos(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
		}
		else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				cruzamientoCromosomaUniforme(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
			}
		}
	}
}



//Se selecciona un punto de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
 void cruzamientoCromosoma1Punto(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//printf("*** Cruzamiento 1Punto ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	//printf("posicionCromosoma1  %d\n", posicionCromosoma1);
	//printf("posicionCromosoma2  %d\n", posicionCromosoma2);

	if((mt->genrand_int32() % 101) < probabilidad ){
		unsigned int r = mt->genrand_int32() % cantGenesEnCromosoma;
		//printf("r %d\n", r);
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			if(i < r){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

//Se seleccionan 2 puntos de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
 void cruzamientoCromosoma2Puntos(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//printf("*** Cruzamiento 2Puntos ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	unsigned int prob = (mt->genrand_int32() % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		unsigned int r1 = mt->genrand_int32() % cantGenesEnCromosoma;
		unsigned int r2 = mt->genrand_int32() % cantGenesEnCromosoma;
		//printf("r1 %d\n", r1);
		//printf("r2 %d\n", r2);

		int i = 0;
		while(r2 == r1){
			r2 = (mt->genrand_int32() + 1) % cantGenesEnCromosoma;
			i++;
		}

		if(r2<r1){
			unsigned int r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}

		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			if(i<r1){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}else if(i<=r2){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


//en cada posición de los progenitores se decide intercambiar el valor
//genético de cada punto de acuerdo a una probabilidad prefijada
 void cruzamientoCromosomaUniforme(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//printf("*** Cruzamiento Uniforme ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;

	unsigned int prob;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		}
		else{
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/

 void mutacionEnteraCPU(int* poblacion, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual){

	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionReajusteAleatorio(poblacion, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			mutacionPorDeslizamiento(poblacion, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
		}
	}

}

//Reajuste Aleatorio
//Cambia el valor de cada gen por otro valor posible, el nuevo valor se obtiene sorteando aleatoriamente
//entre todos los valores posibles.
 void mutacionReajusteAleatorio(int* poblacion, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//printf("*** Mutacion por reajuste aleatorio ***\n");
	unsigned int prob;
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = obtenerNumeroEnRangoEnteraCPU(mt->genrand_int32());
		}
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = obtenerNumeroEnRangoEnteraCPU(mt->genrand_int32());
		}
	}
}

//Mutación por Deslizamiento
//Suma un valor que puede ser tanto positivo como negativo al valor de cada gen. Los valores a sumar son
//elegidos aleatoriamente para cada posición.
 void mutacionPorDeslizamiento(int* poblacion, float probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//printf("*** Mutacion por deslizamiento ***\n");
	unsigned int prob;
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	//printf("cantGenesEnCromosoma  %d\n", cantGenesEnCromosoma);
	//printf("posicionNuevoCromosoma1  %d\n", posicionNuevoCromosoma1);
	//printf("posicionNuevoCromosoma2  %d\n", posicionNuevoCromosoma2);
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = obtenerNumeroEnRangoEnteraCPU(poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] + mt->genrand_int32());
		}
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = obtenerNumeroEnRangoEnteraCPU(poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] + mt->genrand_int32());
		}
	}
}



/******************* Implementacion de Funciones de fitness *****************/

 void asignarFitnessEnteraCPU(int* nuevaPoblacion, float* nuevoVectorFitness, int nroPoblacion, int posActual, float* fitnessOrdenado, float* matrizTiemposHost){
	//Obtengo posicion del primer cromosoma.
	int posicionCromosoma = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionFitness = posActual * 2 + nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion;
	nuevoVectorFitness[posicionFitness] = calcularFitnessEnteraCPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma, matrizTiemposHost);
	nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1] = calcularFitnessEnteraCPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosoma, matrizTiemposHost);

	fitnessOrdenado[posicionFitness] = nuevoVectorFitness[posicionFitness];
	fitnessOrdenado[posicionFitness + 1] = nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1];
}


 /******************** Implementacion de Funciones de reemplazo **************/

void reemplazoEnteraCPU(int * poblacionActual, int * nuevaPoblacion, int * poblacionActualAcambiar, int * nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActual, float* nuevoFitness, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual){
 	if(ejecutarFuncion == 1){
 		reemplazoElitistaEnteraCPU(poblacionActual, nuevaPoblacion, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, fitnessActual, nuevoFitness, nroPoblacion, posActual);
 	}
 }

void reemplazoElitistaEnteraCPU(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int* poblacionActualAcambiar, int* nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActual, float* nuevoFitness, int nroPoblacion, int posActual){
 	
 	if(posActual == cantCromosomasPoblacion/2 - 1){
 		int cantAremplazar = (int) (porcentajeElitismo * cantCromosomasPoblacion / 100);
 		float peor = INT_MAX;
 		float mejor = INT_MIN;
 		int posPeor = -1;
 		int posMejor = -1;
 		int posFitness = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion;
 		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
 			if(fitnessActual[posFitness+i] < peor){
 				peor = fitnessActual[posFitness+i];
 				posPeor = i;
 			}

 			if(nuevoFitness[posFitness+i] > mejor){
 				mejor = nuevoFitness[posFitness+i];
 				posMejor = i;
 			}

 			poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
 			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
 		}

 		for(int i = cantAremplazar; i < cantCromosomasPoblacion; i++){
 			if(fitnessActual[posFitness+i] > peor){
 				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
 				poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor] = 0;
 				peor = INT_MAX;
 				posPeor = -1;
 				for(int j = 0; j <= i; j++){
 					if(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 1){
 						if(fitnessActual[posFitness+j] < peor){
 							peor = fitnessActual[posFitness+j];
 							posPeor = j;
 						}
 					}
 				}
 			}
 			else{
 				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 0;
 			}

 			if(nuevoFitness[posFitness+i] < mejor){
 				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
 				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness + posMejor] = 0;
 				mejor = INT_MIN;
 				posMejor = -1;
 				for(int j = 0; j <= i; j++){
 					if(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+j] == 1){
 						if(nuevoFitness[posFitness+j] > mejor){
 							mejor = nuevoFitness[posFitness+j];
 							posMejor = j;
 						}
 					}
 				}
 			}
 			else{
 				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 0;
 			}
 		}

 		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
 			int j = 0;
 			while(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 0){
 				j++;
 			}

 			int k = 0;
 			while(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] == 0){
 				k++;
 			}

 			nuevoFitness[posFitness+k] = fitnessActual[posFitness+j];
 			int posNuevoCromosoma = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + k * cantGenesEnCromosoma;
 			int posCromosomaActual = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + j * cantGenesEnCromosoma;
 			for(int h = 0; h < cantGenesEnCromosoma; h++){
 				nuevaPoblacion[posNuevoCromosoma+h] = poblacionActual[posCromosomaActual+h];
 			}
 			poblacionActualAcambiar[posFitness+j] = 0;
 			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] = 0;
 		}
 	}
 }

/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/
 void imprimirEnteraCPU(float* fitnessHost, int tamVectorFitness, int* poblacionHost, int tamVectorPoblacion, int iteracion){
  	//cout << "\nPOBLACION ITERACION "<< iteracion<<" CPU\n";
	for(int i = 0; i<totalGenesCPU; i++){
  		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			printf("\n");
  		}
  		printf("%i ", poblacionHost[i]);
  	}
  	//cout << "\n\n\nFITNESS CPU\n";
	printf("\n\nFITNESS EN CPU:\n\n");

  	for(int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblacionesCPU; i++){
  		printf("%f ", fitnessHost[i] * (-1));
  	}
  	//cout << "\n\n\n\n";
	printf("\n\n");
 }

void imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(float* mejorFitnessIndividuoCPU, int tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, int* mejorIndividuoCPU, int tamVectorMejoresIndividuosCPU, int iteracion){
 	//cout << "\nMEJOR INDIVIDUO ITERACION "<< iteracion<<" CPU enteraCPU.cu\n";
	printf("\nMEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN CPU (iteracion %d):\n",iteracion);
 	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesCPU; i++){
 		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
 		printf("%i ", mejorIndividuoCPU[i]);
 	}
 	//cout << "\n\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUOS CPU\n";
	printf("\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUO POR POBLACION EN CPU:\n\n");
 	for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
		printf("%f ", mejorFitnessIndividuoCPU[i] * (-1));
	}
	//cout << "\n\n\n\n";
	printf("\n\n");
}


void representacionEnteraCPU(int *poblacionActualHost, int *nuevaPoblacionHost, float *fitnessActualHost, float *nuevoFitnessHost,int * poblacionActualAcambiar, int *  nuevaPoblacionAcambiar, int * individuosAMigrarHostCPU, MersenneTwister* mt, int iteracion, int tamVectorPoblacion, int tamVectorFitness, int *individuoAMigrarCPUaGPUhost, float *fitnessAMigrarCPUaGPUhost, float* fitnessOrdenadoHostCPU, int* indicesFitnessOrdenadoHostCPU, float* probabilidadRuletaHostCPU, float* fitnessTotalParaRuletaHostCPU, float* mejorFitnessIndividuoCPU, int tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, int* mejorIndividuoCPU, int tamVectorMejoresIndividuosCPU, float* matrizTiemposHost){
	int nroPoblacion = 0;
	for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU*cantCromosomasPoblacion/2; i++){
		nroPoblacion = i/(cantCromosomasPoblacion/2);
		if((iteracion % 2) == 0){
			mainKernelEnteraCPU(poblacionActualHost, nuevaPoblacionHost, fitnessActualHost, nuevoFitnessHost, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, individuosAMigrarHostCPU, mt, nroPoblacion, i%(cantCromosomasPoblacion/2), individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessAMigrarCPUaGPUhost, fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, iteracion, probabilidadRuletaHostCPU, fitnessTotalParaRuletaHostCPU, mejorIndividuoCPU, mejorFitnessIndividuoCPU, matrizTiemposHost);
		}else{
			mainKernelEnteraCPU(nuevaPoblacionHost, poblacionActualHost, nuevoFitnessHost, fitnessActualHost, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, individuosAMigrarHostCPU, mt, nroPoblacion,  i%(cantCromosomasPoblacion/2), individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessAMigrarCPUaGPUhost, fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, iteracion, probabilidadRuletaHostCPU, fitnessTotalParaRuletaHostCPU, mejorIndividuoCPU, mejorFitnessIndividuoCPU, matrizTiemposHost);
		}
	}

	//Imprimo solo en la ultima iteracion o si esta en modo debug imprimo siempre
	if((iteracion == numeroGeneraciones - 1) || (modoDebug == 1)){
		if((iteracion % 2) == 0){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				imprimirEnteraCPU(nuevoFitnessHost, tamVectorFitness, nuevaPoblacionHost, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else
				imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
		}else{
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				imprimirEnteraCPU(fitnessActualHost, tamVectorFitness, poblacionActualHost, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else
				imprimirMejorIndividuoEnteraCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
		}
	}
}


#endif

